[기업 탐방] 영국 신약 발굴의 강자, ‘통합 CRO’ Sygnature Discovery는 어떤 회사인가?

바이오산업 인사이트

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신약개발의 ‘통합’이 왜 중요할까?

제약·바이오산업에서 새로운 치료제를 만들어내는 여정은 마치 미로와 같습니다.

먼저 타깃을 찾아내고, 화합물을 설계하고, 세포실험을 하고, 동물모델을 통해 검증하고,

결국 사람에게 쓸 수 있는지 평가하는 단계까지 이어지죠.

하지만 이 중 어느 한 단계에서라도 문제가 발생한다면, 비용, 시간, 리스크는 급격히 커지게 되는 것이죠.

 

그래서 최근에는 단일 단계가 아니라 여러 단계가 연결되는 형태의 신약 개발 접근이 주목받고 있는데요.

이러한 흐름 속에서 등장한 개념이 ‘통합 CRO(Integrated Contract Research Organization)’입니다.

이번 글에서는 영국 노팅엄을 기반으로한 글로벌 Sygnature Discovery를 통해

이 모델이 어떤 의미를 지니는지를 살펴보겠습니다.

목차

• 신약개발의 ‘통합’이 왜 중요할까?
• Sygnature Discovery의 역사와 성장
• ‘Integrated Drug Discovery’ 모델이란?
• 주요 서비스 영역들
• 지속적인 토자와 미래 전망

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Sygnature Discovery의 역사와 성장 

Sygnature Discovery는 2004년 영국 노팅엄의 바이오클러스터인 BioCity Nottingham에서 ‘Sygnature Chemical Services’라는 이름으로 설립되었습니다. 처음에는 의약화학(Medicinal Chemistry) 중심으로 시작했지만, 창업자의 기존 대형제약사에서의 아웃소싱 경험에서 시작되었습니다.

 

2025년 현재 영국과 캐나다에 걸쳐 1,000명 이상의 직원을 보유하고 있으며, 이 중 약 900명이 과학자입니다. 본사는 영국 노팅엄의 BioCity에 위치하고 있으며, Alderley Park, Macclesfield, Glasgow(영국), 그리고 Montreal과 Quebec City(캐나다)에 추가 시설을 운영하고 있습니다.

영국 ‘통합 CRO’ Sygnature Discovery의 규모와 의미

핵심: 임직원 ~1,000명(그중 ~900명 과학자)으로, 전문화된 중대형(중상위급) CRO 포지션.

업계 규모 분류

• 소형: <100명
• 중형: 100–500명
• 대형: 500명 이상 → Sygnature = 대형 (단, 글로벌 최상위 메이저 대비 중상위급)

글로벌 메이저 (참고)

• IQVIA: ~86,000명
• Thermo Fisher (PPD): 130,000+명
• Labcorp/Fortrea: ~70,000명
• Syneos Health: ~29,000명
• Fortrea(분사): ~19,000명

중상위·중형 (참고)

• Parexel: ~20,000명
• Charles River: ~18,400–21,000명
• Medpace: ~5,000명
• Sygnature Discovery: ~1,000명

Sygnature가 의미하는 바

• 전문성 집약: 임직원의 약 80%가 과학자 → 연구 인력 비중이 매우 높음
• 틈새 특화: 전임상·신약 발굴(drug discovery)에 집중하는 통합 CRO
• 규모의 이점: 1,000명급 → 복잡 프로젝트를 독립 수행 + 대기업 대비 유연·맞춤형 대응
• 성장성: 2023년 NuChem Sciences 인수 등 M&A 기반 확장 지속

결론: Sygnature는 “전문화된 중대형 CRO”로, 글로벌메이저는 아니지만 전임상·통합 신약 발굴 분야에서 강력한 플레이어로 신뢰받는 규모와 역량을 보유.

회사의 성장은 전략적 인수를 통해 가속화되었습니다. 2018년 생체 내 약리학(in vivo pharmacology) 전문 기업 RenaSci를 인수했고, 2020년에는 DMPK(Drug Metabolism and Pharmacokinetics) 및 정량 생물분석 전문 CRO인 XenoGesis를 인수하며 전임상 역량을 대폭 강화했습니다. 2022년에는 단백질 과학 전문 기업 Peak Proteins를 합류시켰고, 2023년 8월에는 북미 시장 확장을 위해 캐나다의 대형 CRO인 NuChem Sciences를 인수하며 글로벌 CRO로 도약했죠.

 

실적도 주목할 만한데요. 2011년 이후 Sygnature는 60개 이상의 새로운 전임상 화합물과 35개 이상의 임상 화합물을 성공적으로 전달했으며, 235개 이상의 특허에 과학자들의 이름을 올렸습니다. 종양학, 염증 및 면역학, 신경과학, 대사 질환, 감염성 질환 등 다양한 치료 영역에서 전문성을 인정받고 있습니다. 

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‘Integrated Drug Discovery’ 모델이란?

Sygnature Discovery의 핵심 차별점은 통합 신약 발굴(Integrated Drug Discovery) 모델입니다. '통합형 모델'이라는 말이 다소 추상적으로 들릴 수 있을 듯하는데요, Sygnature가 설명하는 방식으로 보면 꽤 명확해집니다: 설계(Design) → 제작(Make) → 시험(Test)의 흐름이 한 조직 안에서 유기적으로 돌아가는 구조인 것이죠.

한 팀 내 실시간 협업(co-location): Design–Make–Test–Feedback의 순환 구조

예컨대, 고객사가 "이 타깃 단백질에 붙을 화합물을 설계해 달라"고 요청했을 때, 단순히 화학합성만 해주는 CRO라면, 화합물을 만든 후 생물실험, 동물실험, DMPK 평가 등 여러 단계마다 다른 외부 업체를 찾아야 합니다. 각 단계마다 새로운 계약을 맺고, 샘플을 배송하고, 실험 프로토콜을 조율하는 과정이 반복되는 것이죠. 

 

하지만 Sygnature에서는 처음 설계할 때부터 DMPK(약동학)이나 In Vivo(생체 내 실험)까지 고려한 통합 설계가 가능하는 것이 차별점입니다. 즉, 이 모델의 핵심은 다학제적 팀의 물리적 공동 배치(co-location)으로 의약화학자(medicinal chemist), 생물학자, DMPK 전문가, 생체 내 약리학자들이 같은 공간에서 실시간으로 소통하며 문제를 해결이 가능합니다. 

 

화학자가 화합물을 합성하면 복도 건너편 생물학자가 바로 세포 실험을 진행하고, 그 결과를 본 DMPK 전문가가 즉시 약동학 평가를 시작하는 식이죠. 만약 문제가 발견되면 같은 날 오후에 팀 전체가 모여 해결책을 논의할 수 있겠죠. 각 단계에서 얻은 데이터는 즉시 다음 단계에 반영되어 신약 개발 사이클까지 단축될 수 있습니다.

전통적 다중 CRO vs Sygnature 통합 모델 비교

• 속도: 전통(개별 단위 보고·의사결정) ↔ 통합(시간 단위·실시간 피드백)
• 데이터 깊이: 전통(결과·수치 중심) ↔ 통합(실험 중 미세 관찰까지 즉시 공유)
• 문제 해결: 전통(각 CRO간의 문제 해결을 위한 소통 어려움) ↔ 통합(원인 규명→동시 해결, 과학적 설계)
• 책임·품질: 전통(분절·책임 분산) ↔ 통합(원팀 책임, 일관된 품질)
• 결과: 전통(9주+ 재설계 반복 가능) ↔ 통합(≈1주 내 개선 버전 도출)

 

이러한 구조는 "서비스 단절"로 생기는 시간 지연, 책임 분산, 커뮤니케이션 오류 등의 리스크를 줄여줍니다. 고객 입장에서는 여러 CRO와 개별 계약을 맺고 각기 다른 프로토콜과 데이터 형식을 조율하는 대신, 하나의 파트너와 협력하며 일관된 품질의 데이터를 받을 수 있습니다. 특히 초기 단계 바이오텍이나 학술 연구기관처럼 내부 인프라가 제한적인 조직에게는 타깃 검증부터 후보물질 최적화까지 원스톱으로 지원받을 수 있다는 점이 큰 장점이 됩니다.

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주요 서비스 영역들

이제 Sygnature가 실제 어떤 서비스를 제공하는지, 각 서비스가 신약발굴 여정에서 어떤 의미를 갖는지 풀어볼까합니다. 과학 트렌드에 익숙한 독자라면 “세포실험도 중요하지만 그 이후가 더 중요하다”라는 흐름을 떠올리면 좋을 듯합니다.

 Medicinal Chemistry (의약화학)

이 단계는 신약 후보물질을 만들기 위한 설계와 합성의 역할입니다. Sygnature 역시 이 분야에서 강한 역량을 갖고 있으며, 2025년 7월 100만 파운드(약 17억 원)를 투자해 고 처리량 화학(High-Throughput Chemistry, HTC) 시설의 기반 확장을 하였습니다. 이를 통해 합성 및 정제 용량이 2배로 증가했으며, 특히 초임계 유체 크로마토그래피(Supercritical Fluid Chromatography, SFC)를 도입해 역상(reverse-phase)과 SFC 정제를 모두 제공할 수 있게 된 것입니다. 

Sygnature의 고처리량 화학(HTC)·정제 시스템 이해하기

고 처리량 화학(HTC, High-Throughput Chemistry)은 간단히 말해, 화합물을 빠르고 대량으로 자동 합성하는 기술입니다.

전통적 합성 vs HTC

• 전통적 방식: 화학자가 직접 하나씩 합성 → 하루 2~3개
• HTC 방식: 로봇·자동화 장비가 동시에 합성 → 하루 수십~수백 개 → 화학자는 손이 아닌 ‘설계와 분석’에 집중

왜 중요한가?
신약 초기 단계에서는 수백~수천 개의 화합물을 테스트해야 합니다. HTC는 이 과정을 몇 달 → 몇 주로 단축시켜, ‘당첨(hit) 화합물’을 더 빠르게 찾을 수 있게 합니다.

 

정제(Purification)란?

합성된 화합물에는 불순물이 섞여 있습니다. 정제는 원하는 화합물만 깨끗하게 분리하는 과정입니다.
☕ 비유하자면, 로스팅된 커피 원두에서 껍질과 탄 부스러기를 제거하는 일과 같습니다.

정제 방식 비교

• 역상 크로마토그래피: 물·유기용매 사용 / 보편적, 안정적 / 속도 느림·용매 사용 많음
• 초임계 유체 크로마토그래피(SFC): CO₂를 초임계 상태로 사용 / 3–10배 빠름, 친환경, 비용 절감 / 일부 화합물에만 적용

Sygnature의 업그레이드 의미

• 합성·정제 용량 2배 증가: 하루 100 → 200개 화합물 처리 → 프로젝트 속도 2배 ↑
• 역상 + SFC 정제 모두 제공: 화합물 특성에 맞춰 최적 정제 선택 가능
• 예: 물에 잘 녹는 화합물 → 역상 / 지용성 또는 키랄 화합물 → SFC

결론: Sygnature는 자동화된 HTC와 다양한 정제 시스템을 통해 신약 후보 발굴 속도와 효율성을 동시에 향상하는 혁신적 인프라를 갖추고 있습니다.

이러한 자동화 시스템은 짧은 시간에 많은 화합물을 합성하고 평가할 수 있게 해 줍니다. 이는 초기 히트(hit) 화합물을 리드(lead) 화합물로, 그리고 최종적으로는 임상 후보물질로 최적화하는 과정을 가속화하는 것이죠.

 Bioscience (생물과학 실험)

의약화학에서 제작된 화합물이 실제로 타깃에 붙고 작용하는지를 보는 생물학적 활성을 평가합니다. 이는, 화합물이 “세포 안에서 작용하나?”, “안전성과 효능이 나오는가?”를 확인하는 것이죠. 세포 기반 어세이(cell-based assay), 생화학적 어세이, 고함량 이미징(high-content imaging) 등을 통해 화합물이 목표로 하는 단백질이나 세포 경로에 실제로 영향을 미치는지 확인 것입니다.

 

최근 Sygnature는 신경퇴행성 질환 연구를 위한 SCANME(SCreening for Anti-Neuroinflammation Molecular Entities) 플랫폼을 출시했는데요. 이는 인간 유도만능줄기세포(iPSC) 유래 미세아교세포(microglia)를 활용한 고 처리량 스크리닝 시스템으로, 알츠하이머병과 같은 신경염증 관련 질환의 치료제 발굴을 목표로 합니다. Axol Bioscience라는 영국 협력사을 통해 개발된 이 플랫폼은 동물 모델에서 인간 질병 모델로의 전환을 가능하게 합니다. 이는 임상 전환 가능성을 높이는 인간화된(humanized) 접근법이라는 점에서 의미가 있습니다.

 DMPK(Drug Metabolism and Pharmacokinetics) & 생체 내 약리학

이 단계는 실제 생물체(동물) 수준에서 약물이 어떻게 움직이는지(흡수, 분포, 대사, 배설) 보는 DMPK와, 질병모델에서 효과가 있는지 확인하는 In Vivo 시험을 포함합니다. 아무리 효과적인 화합물이라도 적절한 약동학적 특성을 갖추지 못하면 임상에서 실패할 가능성이 높아지는 데요. Sygnature도 이 분야에 대한 전문성도 보유하고 있습니다. 

 

Sygnature의 DMPK 팀은 XenoGesis 인수를 통해 DMPK 분야를 강화하였으며, 생체 내(in vivo) DMPK 연구와 정량 생물분석을 전문적으로 수행합니다. 여기서, 정량 생물분석이란 혈액이나 조직 같은 생물학적 샘플에서 약물의 정확한 농도를 측정하는 기술로 초기 단계에서 화합물의 용해도, 투과성, 안정성을 평가하고, 이후 단계에서는 실제 동물 모델에서 약물의 혈중 농도 변화를 추적하며 투여 용량과 빈도를 결정하는 데 필요한 데이터를 제공하는 것이죠. 

 

생체 내 약리학(In Vivo Pharmacology) 실제 생명체(주로 설치류 모델)에서 약물의 효과를 검증하는 단계입니다. 세포나 조직 수준에서는 효과가 있었던 화합물이 복잡한 생체 시스템에서는 다르게 작동할 수 있기 때문에, 이 단계는 전임상 개발의 중요한 단계라 할 수 있습니다.

 

Sygnature는 RenaSci 인수를 통해 이 분야의 전문성을 확보했으며, 2025년 2월에는 생체 내 약리학 사업 확장을 위해 새로운 부사장을 임명했습니다. 질병 모델 개발, 약효 평가, 바이오마커 분석 등을 수행하며, 화합물이 실제 질병 상태에서 치료 효과를 나타내는지 확인합니다.  

 

줄기세포 치료제를 떠올려 보면, 세포 실험에서 성공했다고 해서 바로 사람에게 쓰긴 당연히 어렵습니다. 약이 우리 몸에서 잘 작용하고 안전해야 하고, 실제로 기능해야 합니다. 바로 이 DMPK/In Vivo 단계가 “실제 임상 후보로 나갈 수 있느냐”의 관문 역할을 합니다.

 AI와의 결합: BullFrog AI 파트너십

신약 개발 분야에서 인공지능(AI)의 역할은 급속히 확대되고 있습니다. Sygnature Discovery는 이러한 트렌드에 발맞춰 2025년 6월 AI 기반 약물 개발 전문 기업인 BullFrog AI와 전략적 협력을 발표했는데요.

 

이 파트너십을 통해 Sygnature는 BullFrog의 BullFrog Data Networks™ 플랫폼을 글로벌 바이오제약 고객들에게 소개합니다. 이 플랫폼은 bfLEAP™ 엔진을 기반으로 복잡한 생물학적 데이터셋을 분석하여, 초기 타깃 식별(target identification), 작용 메커니즘 규명, 환자 계층화(patient stratification), 약물 재창출(drug repurposing), 임상시험 최적화 등을 지원합니다.

BullFrog Data Networks™ & bfLEAP™ AI 엔진 이해하기

BullFrog Data Networks™는 AI로 약물 개발을 예측·가속화하는 플랫폼입니다.
bfLEAP™ 엔진은 그 핵심 AI로, 복잡한 생물학 데이터(유전자·단백질·환자 정보 등) 속에서 패턴과 숨은 연관성을 찾아냅니다.

 

1️⃣ 타겟 식별 (Target Identification)

• AI가 수천 명의 환자·유전자 데이터를 분석 → 질병 관련 단백질 후보 제시
• 연구 기간을 수년 → 수개월로 단축
• 예: 알츠하이머에서 기존 타깃 외 염증 관련 단백질 A도 새롭게 발견

2️⃣ 작용 메커니즘 규명 (Mechanism of Action)

• 약물이 세포·단백질에 미치는 영향을 AI가 시각화
• “이 약은 A 경로를 활성화하고 B 단백질과 결합하여 C 반응 억제” 등 작용 지도 생성
• 부작용 원인 파악·복합 요법 설계 가능

3️⃣ 환자 계층화 (Patient Stratification)

• 환자별 유전자·바이오마커 분석 → “이 약은 Y 변이 환자에게만 효과적”
• 효과 없는 환자군 제외 → 임상 성공률 향상, 맞춤치료 실현
• 예: 허셉틴처럼 HER2 양성 환자만 선별 투약

4️⃣ 약물 재창출 (Drug Repurposing)

• 기존 승인 약물의 구조·데이터를 분석해 새 질병 적용 가능성 탐색
• 예: 비아그라(심장약→발기부전), 탈리도마이드(구토약→암 치료제)
• 비용 10억→1억 달러, 기간 10~15년→3~5년로 단축

5️⃣ 임상시험 최적화 (Clinical Trial Optimization)

• 용량·환자군·진행 경과를 AI가 실시간 예측
• ① 최적 용량 제안 ② 환자 모집 단축 ③ 성공 확률 예측 ④ 부작용 조기 감지 → 비용 절감, 실패율 감소

 

🤝 Sygnature × BullFrog 파트너십의 의미

• 통합 워크플로우: AI 분석 → 화합물 설계 → DMPK/In vivo → 임상 준비까지 한 파트너 내 수행
• AI 인사이트가 즉시 실험 설계에 반영 → 시간·비용 절약
• 고객 입장: 여러 CRO 계약 대신 Sygnature 한 곳에서 원스톱 지원

💡 시장적 의미

• 2028년까지 $15~30M(약 216억 원에서 432억 원) 매출 전망
• Sygnature: 기존 고객에 AI 분석 서비스 확장
• BullFrog: 글로벌 CRO 네트워크 통한 상용화 가속

결론: BullFrog의 AI 플랫폼은 신약 개발의 속도·정확도·효율성을 모두 높이며, Sygnature의 통합 모델과 결합해

“데이터 기반 신약개발”을 현실로 만들고 있습니다.

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지속적인 투자와 미래 전망

Sygnature Discovery는 최신 기술에 대한 지속적인 투자를 지속하고 있습니다. 2023년에는 고객 화합물 라이브러리 저장을 위해 375만 파운드(약 72억 원)를 화합물 관리 시스템에 투자했으며, 2025년에는 앞서 언급한 HTC 시설 업그레이드와 함께 신경과학 분야의 SCANME 플랫폼을 출시했고요.

 

회사는 EcoVadis Bronze 인증을 2년 연속 유지하며 지속가능성 측면에서도 노력하고 있으며, 창립자이자 CEO인 Dr. Simon Hirst는 2025년 7월 노팅엄 대학교로부터 명예 이학박사(D.Sc.) 학위를 받으며 제약 산업에 대한 기여를 인정받았습니다.

 

Sygnature Discovery는 단순히 서비스를 제공하는 CRO를 넘어, 고객과 함께 신약 개발의 전 과정을 설계하고 실행하는 전략적 파트너로 자리매김하고 있습니다. 통합 모델을 기반으로 한 효율성, 최신 기술에 대한 투자, 그리고 글로벌 네트워크를 통해 바이오제약 산업의 혁신을 가속화하는 역할을 지속할 것으로 기대됩니다.

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 참고자료

• Sygnature Discovery 공식 홈페이지
• Integrated Drug Discovery 서비스 소개
• Sygnature Discovery, NuChem Sciences 인수 발표